精准的习题是提高初中生运算能力的保证

1引言初中生的数学运算能力是一项非常重要的能力,该运算能力的高低决定着学生求学之路能走多深、能走多远.笔者在实践中,深刻体会到:选取恰当的数学习题用于训练,是提高初中生运算能力的关键之举,精准的习题是提高初中生运算能力的保证.下面列举了六种有效提高初中生运算能力的数学习题的类型:(1)涉及去括号的习题;(2)涉及添括号的习题;(3)涉及整式乘法的习题;(4)涉及乘法公式的习题;(5)涉及去分母的习题;(6)涉及去绝对值的习题.这些类型的习题将帮助初中生在浩瀚的题海里不至于漫无目标,争取花费较少的时间,获取高质量的效果.只有运用科学的训练方法,注意加强练习,注重积累、提升,初中生的数学运算能力才能不断提高.     

利用空间位阻和氢溢流协同作用促进5-羟甲基糠醛选择性加氢制备5-甲基糠醛

化学工业生产中，用氢气为还原剂，通过选择性加氢可以制备多种重要化学品。5-羟甲基糠醛是重要的生物质基平台化合物，而5-甲基糠醛是用途广泛的化学品。由5-羟甲基糠醛加氢得到5-甲基糠醛是一条非常理想的路径，但是选择性活化C-OH非常困难。本文设计并制备了Pt@PVP/Nb₂O₅(PVP: 聚乙烯吡咯烷酮)催化剂，该催化体系巧妙地结合了位阻效应、氢溢流和催化剂界面的电子效应，系统研究了该催化剂对5-羟甲基糠醛选择性加氢制备5-甲基糠醛催化性能，在最优条件下，5-甲基糠醛的选择性可达92%。利用密度泛函理论计算研究了5-羟甲基糠醛选择性加氢制备5-甲基糠醛反应路径。     

硫化镉反蛋白石光子晶体制备及光解水制氢

对硫化镉反蛋白石结构光子晶体薄膜进行了可控合成,用巯基乙酸修饰的纳米晶和P(St-MMA-SPMAP)高分子小球共组装,成功地构筑了反蛋白石结构并用于可见光光解水产氢。结果表明,在可见光(λ≥420 nm)照射下,Cd S-310反蛋白石结构薄膜的光解水产氢性能比硫化镉纳米颗粒提高了一倍。这主要是因为等级孔结构反蛋白石光子晶体特性对催化剂的光催化性能的提升:首先,反蛋白石的周期性结构增加了光子在材料中的传播,提高了催化剂对太阳光的利用率;同时,大孔孔壁是由纳米颗粒堆积而成的,在反应中提供了更多的反应活性位点;此外,孔结构有利于物质的传输和分子的吸附。     

阳树脂再生度对水汽系统氢电导率监测准确性的影响研究

水汽系统氢电导率监测用氢交换柱附加误差超标是造成氢电导率测量不准确的主要原因，而氢交换柱附加误差超标主要源于阳树脂的再生度低。理论分析和研究结果表明，氢交换柱附加误差与阳树脂再生度及水样Cl^-浓度均有关系，再生度越低，Cl^-浓度越高，氢交换柱附加误差就越大。对于超临界水汽系统氢电导率测量用氢交换柱，为了保证附加误差满足不大于5%的标准要求，建议控制树脂再生度在85%以上。阳树脂再生度取决于再生工艺，动态再生和电再生的效果要比静态浸泡再生好，可以保证树脂的再生度和氢交换柱的附加误差满足要求。     

CoP纳米片制备及其电催化产氢性能的研究

高稳定性的催化剂对于规模化电催化产氢起着关键的作用.因此,采用简单的方法合成CoP纳米片,其表现出优越电催化活性和稳定性. CoP纳米片采用水热法和在氩气中磷化法制备的,纳米片的厚度为100～300 nm.CoP纳米片在0.5 M H2SO4的电解质中,表现出良好的电化学产氢性能,起始过电为～75 mV,塔菲尔斜率为～39. 67 mV/decade,当电流密度为10 mA· cm-2,过电压为～125 mV,经过1000次的循环后,保持良好的稳定性能.     

高效液相色谱-荧光检测器法测定2-噁唑烷酮的含量

建立一种利用高效液相色谱结合荧光检测器准确测定2-噁唑烷酮含量的方法。样品中的2-噁唑烷酮和占吨氢醇在60℃的条件下衍生70 min后,直接进样分析。采用月旭XB-C18色谱柱,流动相为0.02 mol/L乙酸钠水溶液和乙腈,检测器波长为λex=213 nm,λem=308 nm,流速1.0 mL/min,柱温35℃的条件下。2-噁唑烷酮浓度在0.5~50.0mg/mL时,线性关系良好(R2=0.9995),检测限和定量限分别为0.005 mg/L、0.016 mg/L。该方法准确、灵敏、快速,适用于2-噁唑烷酮含量的检测。     

高性能、可弯曲碳纳米管纤维负载镍磷合金电催化析氢电极的研究

利用电化学沉积法在碳纳米管纤维(CNTFs)上沉积了镍磷合金,对比了不同循环圈数、不同镍磷比例下制备的碳纳米管纤维负载镍磷合金(Ni-P/CNTFs)电极在中性电解质溶液中的电催化析氢性能,发现当电沉积液中镍磷比为2:1时,沉积50圈时制备出的样品具有最佳的电催化析氢性能,产生10 mA·cm-2电流密度仅需138 mV过电势,塔菲尔(Tafel)斜率为83 mV·dec-1,同时具有良好的稳定性.并且在保持催化性能不变的前提下,样品可以进行弯曲,扩展了应用领域.     

结合光场深度估计和大气散射模型的图像去雾方法

目前大部分基于物理模型的图像去雾算法存在复原图像色彩失真和天空边界区域出现光晕效应的问题.为了解决这些问题,本文提出了一种将光场深度计算与大气散射模型相结合的图像去雾方法.该方法通过光场极平面图像计算得到场景深度,将场景深度信息计算所得的透射率与暗通道透射率融合得到最终透射率.同时利用场景深度对天空边界进行判定,单独对天空区域进行处理.在合成雾天图像和真实雾天图像上的实验结果表明,与现有的单幅图像去雾算法相比,本文提出的方法在峰值信噪比以及结构相似性上均有提升.同时对去雾之后的图像的色彩保真度以及光晕效应的抑制方面都取得了较好的结果 .     

基于迁移学习的原子力显微镜成像恢复方法

受限于探针针尖结构尺寸,用原子力显微镜进行微纳测量时会产生图像边缘失真.提出了一种基于迁移学习的原子力显微镜成像恢复方法,通过迁移学习训练源模型和靶模型实现一维栅格成像恢复.该方法采用数学形态法中的腐蚀算法生成栅格点云数据,通过U-Net网络源模型从点云中提取针尖卷积效应的特征向量,将权重参数迁移至U-Net网络靶模型,靶模型在自适应正则化方法下进行监督学习.实验结果表明,该方法能有效恢复一维栅格的原子力显微镜测量图像,提高横向分辨力,可用于纳米栅格的线宽检测上.